加州大學圣地亞哥分校的研究人員開發(fā)了一種新的人工神經(jīng)元裝置，訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來執(zhí)行任務(wù)，如識別圖像或為自動駕駛汽車導航，有一天可能需要更少的計算能力和硬件。該設(shè)備可以使用比現(xiàn)有基于CMOS的硬件少100到1000倍的能量和面積來運行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算。 6n
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研究人員在最近發(fā)表于《自然-納米技術(shù)》的一篇論文中報告了他們的工作。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一系列相連的人工神經(jīng)元層，其中一個層的輸出為下一個層提供輸入。產(chǎn)生該輸入是通過應(yīng)用一種被稱為非線性激活函數(shù)的數(shù)學計算來完成的。這是運行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個關(guān)鍵部分。但應(yīng)用這個函數(shù)需要大量的計算能力和電路，因為它涉及到在兩個獨立單元--存儲器和外部處理器之間來回傳輸數(shù)據(jù)。 X